## PERBANDINGAN HASIL PANEN PADI DIPENGARUHI RATA-RATA CURAH HUJAN ATAU IRIGASI DENGAN MODEL REGRESI NONLINIER KUBIK DIKABUPATEN SUKOHARJO
Arial 11
Dhian Dwi Hermawan 1) ; Bebas Widada 2) ; Retno Tri Vulandari 3)
1) 2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) dhiandwi8@gmail.com; 2) bbswdd@yahoo.com; 3) retnotv@sinus.ac.id …….
…….

## ABSTRACT
The rice yields in Sukoharjo regency each year experience an unstable ups and downs. The absence of predicted rice yield prediction resulted in lack of information needed to increase rice production  in  Sukoharjo  Regency.  The  purpose  of  this  research  is  to  apply  Cubic  Nonlinier Method  to  predict  rice  yield  in  Sukoharjo  Regency  by  comparing  irrigation  model  with  rainfall average  model  to  see  the  accuracy  in  predicting  the  rice  harvest  in  Sukoharjo  regency.  The design  method  uses  UML  (Unified  Model  Language),  a  program  created  using  vb  net programming language and using sql server database, functionality testing using Black Box Test and validity testing using MSE and MAPE. The computed data is data of 2016. The results show prediction in 2017 with irrigation model has more accurate calculation result. The calculation of MSE  and  MAPE  values  manually  and  applying  is  the  same  ie75401808,23  and  3.01862E-14. The  Cubic  Nonlinear  Method  with  irrigation  model  can  be  the  initial  solution  to  predict  the  rice harvest in Sukoharjo District and the output of the program is the prediction of rice harvest from the Cubic Nonlinietic Method method.
Keywords: Prediction, Nonlinear Regression, Cubic, Rice Harvest

## I. PENDAHULUAN
Kabupaten  Sukoharjo  merupakan  salah satu  kabupaten  penyangga  pangan  di  Jawa Tengah.  Ada  berbagai  macam  tanaman pangan yang dihasilkan di Kabupaten Sukoharjo  setiap  tahunnya  seperti  tanaman padi,  palawija,  sayuran  dan  buah-buahan. Salah  satu  tanaman  pangan  yang  terus dipacu  pertumbuhannya  adalah  tanaman padi. Pada tahun 2015 produktivitas tanaman padi  berhasil  mencapai  75,26  kw/ha,  dengan produksi sebesar 374.535 ton dan luas panen sebesar  49.764  hektar.  Kabupaten  Sukoharjo terbagi menjadi 12 kecamatan yang terdiri dari 167  desa/kelurahan  yang  mempunyai  lahan sawah sebesar 44,60 % (20.814 ha)
Hasil  panen  di  Kabupaten  Sukoharjo setiap  tahunnya  mengalami  naik  turun  yang tidak  stabil,  sebagai  upaya  mengatasi  agar tidak  terjadi  kenaikan  harga  yang  ekstrim perlu  adanya  ramalan  yang  tepat  dan  akurat tentang  hasil  panen  di  Kabupaten  Sukoharjo. Kurangnya  saran  prediksi  hasil  panen  padi mengakibatkan  kurangnya  informasi  yang dibutuhkan untuk meningkatkan produksi padi di Kabupaten Sukoharjo.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan prediksi  hasil  panen  padi  yang  dipengaruhi oleh rata-rata curah hujan atau irigasi dengan metode  regresi  nonlinier  kubik  karena  pola
data  fluktuatif  mengikuti  musim  dan  terdapat lebih  dari  2  titik  optimum  [1].  Perhitungan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)  dengan  nilai  eror terkecil akan menjadi acuan untuk menghitung  prediksi  hasil  panen  padi  [2]. Hasil yang diharapkan dari pembuatan sistem ini  adalah  aplikasi  yang  dapat  memprediksi hasil  panen  padi  di  Kabupaten  Sukoharjo. Dari  aplikasi  ini  dapat  diketahui  gambaran prediksi  hasil  panen  di  tahun  yang  akan datang sehingga hasil tersebut dapat diketahui secara efektif yang dapat digunakan sebagai  acuan  untuk  mengendalikan  harga dan stok panen padi di Kabupaten Sukoharjo

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  prediksi  luas  panen dan  produksi  padi  dengan  menggunakan metode adaptive neuro-fuzzy inference system  (ANFIS) di  Kabupaten  Banyumas. Berdasarkan penelitian tersebut dapat disimpulkan,  luas  panen  dan  produksi  padi dapat  digunakan  untuk  peramalan  produksi padi  pada  tahun  selanjutnya  di  Kabupaten Banyumas  [3].  Penelitian  lain  mengenai produksi  panen  menggunakan  dua  variabel perhitungan yaitu curah hujan dan hama pada tanaman  padi.  Penelitian  tersebut  di  hitung menggunakan  metode Least  Square dengan
hasil prediksi yang memiliki selisih yang tidak terpaut  jauh  dari  data  panen  asli  [4].  Hasil panen  padi  dipengaruhi  oleh  tiga  faktor  yaitu faktor luas lahan, irigasi dan tenaga kerja [5].

## III.  METODE PENELITIAN

## 3.1 Penentuan Metode dan Variabel
Ada berbagai metode penelitian dengan variabel  yang  berbeda-beda  yang  dapat digunakan  dalam  perhitungan  prediksi  hasil panen  padi,  seperti  metode Trend  Least Square , GARCH , Moving  Average ,  Regresi Linier  [6]  dan  Nonlinier  [7].  Dan  berbagai variabel  perhitungan  seperti  luas  lahan pertanian,  letak  wilayah,  ketinggian  tanah, pupuk  dan  lain  sebagainya.  Dalam  penelitian ini variabel yang digunakan adalah irigasi dan rata-rata  curah  hujan,  sedangkan  metode prediksinya  menggunakan  metode  Nonlinier Kubik.  Metode  tersebut  digunakan  karena hubungan  antara  variabel  bebas  dan  terikat tidak linier. Tidak linier yang dimaksud adalah laju  perubahan  variabel  terikat  akibat  laju perubahan variabel bebas tidak konstan untuk nilai  variabel bebas  tertentu.    Oleh  karena  itu variabel  irigasi  dan  rata-rata  curah  hujan dipilih  untuk  menghitung  prediksi  hasil  panen padi,  karena  semakin  tinggi  rata-rata  curah hujan  atau  semakin  lebarnya  irigasi  belum tentu  membuat  hasil  panen  padi  menjadi meningkat.
Tahap  analisa  dan  perancangan  sistem menentukan  rancangan  sistem  yang  akan dibuat,  berdasarkan  desain  yang  diusulkan dan analisis sistem yang telah dilakukan.
3.2 Sumber Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian tentang prediksi hasil panen padi adalah data rata-rata  curah  hujan  dan  irigasi  dan  hasil panen  padi  yang  diperoleh  dari  Dinas Pertanian Kabupaten Sukoharjo.
3.3 Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  metode  yang digunakan  adalah  metode  waterfall.  Metode waterfall  memiliki  beberapa  tahapan  yang berurut yaitu: requirement (analisis kebutuhan),  design  system  (desain  sistem), coding  (pengkodean)  &testing  (pengujian), dan pemeliharaan.
3.4 Perancangan Sistem
Perancangan sistem menggunakan
UML (Unified Model Language). UML merupakan  bahasa  visual  untuk  pemodelan dan  komunikasi  mengenai  sebuah  sistem dengan  menggunakan  diagram  dan  teks-teks pendukung untuk menspesifikasikan, menggambarkan, membangun, dan
dokumentasi  dari  sistem  perangkat  lunak  8. UML  terdiri  dari  4  macam diagram,  yaitu  Use Case  Diagram,  Activity  Diagram,  Class Diagram, dan Sequence Diagram.

## 3.5 Flowchart Aplikasi
Flowchart  dalam  pembuatan  aplikasi prediksi  hasil  panen  menggunakan  metode regresi nonlinier kubik.

## Gambar 1. Flowchart Proses Prediksi
Metode  penelitian  merupakan  prosedur dan  teknik  penelitian.  Antara  satu  penelitian dan  penelitian  lain,  prosedur  dan  tekniknya akan  berbeda.  Kalau  tidak  berbeda  berarti penelitian  itu  hanya  mengulang  penelitian yang telah ada sebelumnya.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pembahasan berupa perhitungan dan perancangan sistem yang akan dibuat.
4.1  Perhitungan Manual
Untuk  menghitung  nilai  b 0 ,  b 1 ,  b 2 ,  b 3 dapat  dilakukan  dengan  memasukkan  Z 1 ,  Z 2 , Z 3 ke  persamaan  matrik.  Dengan  mengacu data  mentah  rata-rata  curah  hujan  dan  irigasi pada  Tabel  1,  maka  diperoleh  estimasi parameter persamaan regresi nonlinier.
Tabel 1. Data Rata-rata Curah Hujan dan Irigasi No Kec Rata-rata Curah Hujan (mm) Irigasi (ha) 1 Polokarto 17,25 2362 2 Tawangsari 13,17 2169 3 Bendosari 13,17 1484 4 Weru 12,75 1341 5 Mojolaban 12,67 1341 6 Grogol 11,83 1234 7 Gatak 11,67 1209 8 Baki 11,33 1116 9 Kartasura 10,25 1082 10 Sukoharjo 9,92 587 11 Bulu 9,58 471 12 Nguter 9 395
12
142,59 1748,11 22164,99 142,59 1748,11 22164,99 291174,36 1748,11 22164,99 291174,36 3965873 ,5 22164,99 291174,36 3965873,5 55996957,59 𝑏 0 𝑏 1 𝑏 2 𝑏 3 = 353884 4306704,34 54570892 ,15
720794065
Dari  matriks  tersebut  menghasilkan  nilai  b 0 , b 1 , b 2 , b 3 sebagi berikut
1818788,137
−431862,2277
33691,47981 −846,893748 = 𝑏 0 𝑏 1 𝑏 2 𝑏 3
Nilai  b  yang  sudah  di  temukan  dapat digunakan  untuk  menghitung  prediksi  hasil panen padi berdasarkan rata-rata curah hujan dengan  perhitungan  [8].  Berikut  hasil  dari perhitungan ditampilkan dalam Tabel 2
𝑌  =   𝑏 0 +   𝑏 1 𝑍 1 +   𝑏 2 𝑍 2 +   𝑏 3 𝑍 3 .
Dengan
cara
perhitungan
yang
sama,berikut  hasil  dalam  mencari  nilai b 0 ,  b 1 , b 2 , b 3 dengan data irigasi. −4845,266533 47,84285097 −0,013722152 8,23129E − 07 = 𝑏 0 𝑏 1 𝑏 2 𝑏 3 Perbandingan  hasil  prediksi  panen  padi dengan  rata-rata  curah  hujan  dan  irigasi dalam Tabel 2.
Untuk  nilai  MAPE  yang  didapatkan dengan  model  irigasi  sebesar  3,01862E-14 dan model curah hujan sebesar 3,86565E-12. Dari kedua perhitungan diatas dapat diketahui penggunaan model irigasi sebagai perhitungan  prediksi  hasil  panen  pada  tahun 2017  akan  lebih  akurat  dengan  nilai  MSE
yang  lebih  kecil  sebesar  75401808,23  dan nilai MAPE sebesar 3,01862E-14.

## Tabel 2. Hasil Panen Padi

## 4.2  Penerapan Aplikasi
Untuk  mengembangkan  sistem  dibuat user  interface .  Terdapat  lima form dalam aplikasi  prediksi  panen  padi  [9].  Yaitu Tampilan Awal, Tampilan Input Data, Tampilan  Perhitungan  b 0 ,  b 1 ,  b 2 ,  b 3, Tampilan Perhitungan  Prediksi  dan  Form  Nilai  Error MSE [10].

## 4.3  Pengujian Black Box
Black Box Testing adalah uji coba yang dilakukan  pada  tampilan  software,  dan digunakan  untuk  mendemostrasikan  fungsi software  yang  dioperasikan,  apakah  input diterima  dengan  benar,  dan  output  yang dihasilkan benar[11].

## Gambar 3. Saran untuk petani
Jika  pengguna  sudah  menghitung  hasil prediksi  maka  data  akan  tampil  pada  form Nilai Error seperti pada gambar 12.Serta akan muncul saran untuk para petani pada masing- masing  daerah  yg  mengalami  peningkatan
No  Kecamatan Hasil
Panen Padi (y) Prediksi Berdasarkan Rata- Rata Curah Hujan Perhitungan Berdasarkan Irigasi (x) ( ŷ = x -y) (z) ( ŷ = z -y) 1  Weru 29623  34206,83064  4583,830642  31898,52283  2275,522835*
2  Bulu 16867  28977,74518  12110,74518  18676,74668  1809,746676* 3  Tawangsari 31031  40327,09345  9296,093452  38623,9411 7592,9411*
4  Sukoharjo 40947  23483,02822  -17463,97178  42446,79731  1499,797307*
5  Nguter 46754  43720,49528  -3033,504719*  36620,68358  -10133,3164 6  Bendosari 43990  40327,09345  -3662,906548*  34844,04898  -9145,95102 7  Polokarto 47556  47419,81773  -136,1822661*  32601,10998 -14954,89 8  Mojolaban 17023  33025,17698  -12611,82302  42768,54537  -2868,45463* 9  Grogol 20872  22851,66815  5828,668155  11962,39024  -5060,60976* 10  Baki 24986  18984,23143  -1887,768568*  34967,68418  14095,68418 11  Gatak 24986  21328,91274  -3657,087258*  34393,94292  9407,942921 12  Kartasura 9249  19882,90671  10633,90671  14730,58683  5481,586827*
maupun  penurunan  hasil  panen  padi  seperti pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## 4.4  Pengujian Validitas
Dalam  pengujian  validitas  dilakukan dengan membandingkan Mean Squared Error (MSE) dan  Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE)  secara  manual  dengan  nilai  irigasi dan nilai rata-rata curah. Untuk perhitungan ini data  yang  digunakan  adalah  data  irigasi  dan rata-rata curah tahun 2016. Selain menghitung  MSE  dan  MAPE  pengujian validitas juga membandingkan hasil perhitungan  aplikasi  dengan  manual.  Selisih data aktual hasil panen padi dan prediksi hasil panen padi sangat dibutuhkan untuk menghitung nilai MSE dan MAPE.

## Gambar 4. Hasil Aplikasi
Dari  kedua  perhitungan  error  tersebut dapat  diketahui  penggunaan  model  irigasi sebagai perhitungan prediksi hasil panen padi pada  tahun  2017  akan  lebih  akurat.    Dengan nilai MSE yang lebih kecil sebesar 75401808,23 dan nilai MAPE sebesar 3,01862E-14. Selain itu antara hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan aplikasi memiliki hasil yang sama seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## V.  PENUTUP

## 5.1.  Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
1.  Untuk  mencari  hasil  prediksi  hasil  panen yang  akurat  dilakukan  dengan  mencari nilai-nilai  MSE  yang  terkecil  dengan membandingkan nilai irigasi dan rata-rata curah  hujan  yang  berbeda.  Hasil  yang diperoleh  menunujukkan  bahwa  dengan nilai  irigasi  menghasilkan  nilai  MSE  yang paling  kecil  sehingga  ramalan  yang dihasilkan lebih akurat.
2.  Hasil  dari  perhitungan  manual  maupun perhitungan  aplikasi  metode  Nonlinier Kubik  model  irigasi  menghasilkan  nilai MSE  sebesar  75401808,23  dan  nilai MAPE  sebesar  3,01862E-14  .  Besarnya nilai  MAPE  yang  dihasil  termasuk  nilai MAPE  yang  kecil  karena  kurang  dari  10, sehingga  metode  ini  cocok  digunakan untuk prediksi hasil panen padi.
3.  Aplikasi  yang  dibuat  dengan  bahasa pemrograman vb  net menggunakan perhitungan  Nonlinier  Kubik  dengan membandingkan hasil prediksi irigasi dan rata-rata curah hujan.

## 5.2.  Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan dalam  hasil  penelitian  ini  untuk  penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut :
1.  Pada penelitian selanjutnya dapat mencoba  menggunakan  variabel  dan metode yang berbeda dan dengan jumlah data yang lebih besar, sehingga nilai data selanjutnya yang dihasilkan dapat menghasilkan  tingkat  eror  yang  lebih kecil. 2.  Penelitian  ini  disarankan  dapat  menjadi bahan  referensi  yang  dipergunakan  dan dikembangkan untuk penelitian selanjutnya.
3.  Program  yang  dibuat  masih  statis  yang hanya  dapat  membandingan  dua  macam variabel  saja.  Diperlukan  pengembangan program untuk penelitian selanjutnya agar memudahkan user ke depannya.
4.  Hasil dari program yang dibuat menunjukkan  prediksi  dengan  model irigasi lebih akurat, hal ini  sejalan dengan daerah penelitian yang sudah mempunyai sistem  irigasi  yang  baik.  Pada  penelitian kedepannya  diharapkan  tidak  hanya membandingkan  antara  rata-rata  curah hujan  dan  irigasi  di  satu  daerah  saja, akan  tetapi  bisa  membandingkan  antara satu  daerah  dengan  daerah  lain  yang menggunakan tadah hujan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. Purwantini and R. Susetyoko, “Pemodelan Temperatur Ruang Menggunakan Regresi Non Linier Berdasarkan  Hasil  Estimasi  FEM  3-D Linier,” 2016.
[2]  A. Suparyanto, T. Wiradarya, and  dan H. H  Martojo,  “Analisis  Pertumbuhan  Non- Linier  Domba  Lokal  Sumatera  Dan Persilangannya,” J. Ilmu Ternak dan Vet. ,
vol. 6, no. 4, pp. 259 –265, 2001.
[3] W.  Suparta  and  K.  M.  Alhasa,  “Modeling of Tropospheric Delays Using ANFIS,” no.
2009, pp. 5 –19, 2016.
[4] A.  F.  Nurudin,  “Aplikasi  Prediksi  Hasil Panen  Padi  Dengan  Metode  Least Square,” Kediri, 2015.
[5] H.  R.  T.  Bhuana,  “Model  Prediksi Produksi
Panen Komoditas Padi Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda,” Salatiga, 2012. [6] Muldianto,  “Penerapan Algoritma  Regresi Linier Berganda untuk Prediksi Kebutuhan Air PDAM Kabupaten
Sukoharjo,” Surakarta, 2017.
[7] R.  T.  Vulandari,  “Pengaruh  Beban  Kerja Individu,  Beban  Kerja  Organisasi,  dan Kepemimpinan terhadap Kinerja Ka ryawan,” J.  Math.  Educ.  Sci.  Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 106 –121, 2016.
[8] H. Budiadi, “Analisa Dampak Kepemimpinan Karismatik Terhadap Kinerja  Karyawan  di  Pemerintah  Daerah
Kabupaten Sukoharjo,” J. Ilm. SINUS , pp. 67 –79.
[9] Anisa  Romandoni,  “Penerapan  Metode Regresi  Linier  Berganda  Untuk  Prediksi Hasil Panen Jagung,” Surakarta.
[10] S. H. F. Widi Setyoko, Muhammad Hasbi and M. Di, “Sistem Pendukung Keputusan
Prediksi  Kualitas  Kredit  Calon  Debitur menggunakan MJetode KNN,” J.
TIKomSiN ,  vol.  Vol  4,  No,  pp.  61 –68,
2016.
[11] R.  T.  Vulandari, Data  Mining:  Teori  dan Aplikasi  Rapidminer .  Yogyakarta:  CV.
Gava Media, 2017.